技術編號：42309398
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及大數據處理與機器學習，具體涉及一種基于大數據分布式計算的分類模型訓練方法。背景技術、在現(xiàn)有的大數據環(huán)境下，機器學習模型的訓練通常依賴于分布式計算架構，以提高訓練速度和處理超大規(guī)模數據集的能力。分布式計算系統(tǒng)通過將數據和計算任務分配到多個計算節(jié)點上，并通過節(jié)點間的通信協(xié)調同步參數，以實現(xiàn)模型的聯(lián)合訓練。其中，分布式同步機制，如同步sgd廣泛應用于訓練過程中，以確保各節(jié)點模型參數的一致性。然而，由于節(jié)點之間存在網絡通信延遲的不均衡性，尤其在節(jié)點數量眾多或分布廣泛的情況下，同步效率顯著下降...
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